基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论，针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数，结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析，结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

EMS型低速磁浮列车U型电磁铁设计方法研究

针对EMS型低速磁浮列车的U型电磁铁,研究其气隙磁密及结构参数的设计方法.气隙磁密应选为铁芯材料的磁导率下降到其最大值的90％时所对应的磁密.结构参数包括极长、极高、窗宽、窗高和轭厚,极长影响牵引效率及过弯能力,极宽影响承载能力和导向刚度,窗宽和窗高影响重量,但随轨宽而定,轭厚按磁轭与磁极的磁密相等的原则来选取.     

滑翔增程炮弹的气动布局与外形参数优化设计分析

为提高滑翔增程炮弹的滑翔距离,要对滑翔增程炮弹的气动布局和外形参数进行优化设计.研究了滑翔增程炮弹的总体气动布局方案,以全弹的升阻比为优化目标函数,建立了滑翔增程炮弹的气动外形参数优化设计方法.仿真结果表明,采用该方法确定的气动外形参数,有利于滑翔增程炮弹稳定性适当,操纵性良好,稳定性与操纵性、舵偏角与平衡攻角匹配较好.研究结果为滑翔增程炮弹的气动布局和外形参数设计提供了理论依据.     

新型GPS接收天线及其馈源网络的设计

主要是结合常规设计方法和IE3D仿真软件的强大建模与参数调节功能进行的设计与研究,成功实现了一种满足要求的双频段十字形缝隙耦合叠层矩形微带天线;此外,采用平行馈源技术的馈电网络在IE3D LineGauge模块的辅助设计下得以实现,该馈源网络很好地满足了天线所需的圆极化特性.最后,利用IE3D对最终确定的天线及其馈源网...     

一类参数激励与强迫激励并存的非线性振动系统的分叉

本文用Ｌｉａｐｕｎｏｖ—Ｓｃｈｍｉｄｔ方法研究了同时受参数激励与强迫激励作用的非线性振动系统的亚谐分叉问题,用奇异性理论确定了等价意义下的分叉方程的形式,导出了必需的分叉系数,求出并且分析了１／２—１／２亚谐共振分叉方程的普适开折,画出了各个结构稳定域及分叉集上的响应图。     

乘波构型高超声速滑翔飞行器大包线反步控制方法

高超声速滑翔飞行器在高速突防、快速打击等方面具有重要应用前景,是航空航天领域的重要发展方向。针对高超声速飞行器快速、大空域的飞行环境特性复杂、姿态控制系统适应性要求高的特点,建立高超声速飞行器姿态运动模型,采用解耦设计方法,利用块控反步控制理论设计姿态控制器。经证明和仿真结果表明,该方法严格保证闭环系统的Lyapunov稳定性,控制律设计具有灵活性,响应速度快,能克服气动参数变化带来的影响,鲁棒性较好。     

导弹自动驾驶仪的模糊自整定免疫PID控制

提出了一种模糊自整定免疫PID控制器的设计方案.该控制器将免疫反馈机理与传统的模糊PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定.给出了某战术导弹自动驾驶仪的传递函数和仿真试验设计.仿真结果表明,这种模糊自整定免疫PID控制效果明显优于传统的模糊PID控制方式,具有较强的抗干扰能力,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

改进Bubble函数的多分辨率边缘提取方法

在数学上,通常用Bubble函数来描述神经系统的侧抑制现象.Bubble函数在频域里相当于一带通滤波器,它可以反映不同的时域、频域特性,但它不具有调节带宽的功能.因此对Bubble函数进行改进,改进后的Bubble函数能够通过调节参数来获取不同时域、频域响应和滤波效果.最后,用改进的Bubble函数将小波和侧抑制有机地结合,构造出多分辨率侧抑制网络,该网络利用小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边缘,从而可以准确、有效、快速地提取出图像边缘.